변형 자동 인코더를 활용한 모션 스타일 이전

Motion Style Transfer using Variational Autoencoder

초록

In this paper, we propose a framework that transfers the information of style motions to content motions based on a variational autoencoder network combined with a style encoding in the latent space. Because we transfer a style to a content motion that is sampled from a variational autoencoder, we can increase the diversity of existing motion data. In addition, we can improve the unnatural motions caused by decoding a new latent variable from style transfer. That improvement was achieved by additionally using the velocity information of motions when generating next frames.

키워드

variational autoencoder; style autoencoder; motion style transfer; generative models; velocity integrate; 변형 자동 인코더; 스타일 자동 인코더; 모션 스타일 이전; 생성적인 모델; 속도 적분
제목
변형 자동 인코더를 활용한 모션 스타일 이전
제목 (타언어)
Motion Style Transfer using Variational Autoencoder
저자
안제원; 권태수
DOI
10.15701/kcgs.2021.27.5.33
발행일
2021-12
저널명
한국컴퓨터그래픽스학회논문지
권
27
호
5
페이지
33 ~ 43